Arc Lab.'s Blog

[2017.09.06 17:44] Tensorflow와 Numpy 기반으로 Machine Learning Python 패키지 및 모듈을 구성해보는 중입니다. 입력된 데이터에 대해 아래의 머신러닝 파이프라인에 따라 테스트하고 검증할 수 있도록 구현해보고 있습니다. 자주 사용되는 부분에 대해서 재사용성을 높일 수 있도록 구성해보는중입니다. - Package Name: asyncml Raw Data -> Pre-Processing -> Training -> Prediction | | Diagnostic(Hyper Parameter Tuning, Learning Curve, Error Metrics 등) 1. Pre-Processing - Adding bias term - Feature Scaling(Mean ..

[업데이트 2017.08.30 12:45] Supervised Learning중 output이 discrete한 classification 문제에 대해 Tensorflow로 작성해본 코드입니다. 여러개의 레이블에 대하여 분류하는 multinomial classification입니다. 참고로 Linear Regression으로는 class를 구별하는 문제에 대해서 입력 데이터에 따라 잘못된 결과가 나올 수 있는데, Logistic Regression을 사용하면 올바른 결과를 도출할 수 있습니다. sigmoid 함수(값이 0-1사이로 수렴) 또는 여러개의 class 분류에 특화된 softmax 함수를 Hypothesis에 적용 및 Cost 함수로 Cross-Entropy를 사용하여 성능을 끌어올릴 수 있습니..

[업데이트 2017.06.29 13:58] TensorFlow를 통해 Linear Regression을 구현해보고자 합니다. Machine Learning은 크게 Supervised Learning, Unsupervised Learning으로 나뉘며, 그 외에 Reinforcement Learning, Recommender System등이 있습니다. Supervised Learning과 Unsupervised Learning의 차이는 주어진 데이터의 정답(Labeling)이 존재하느냐 하지 않느냐에 따라 구분됩니다. ex) e-mail spam 여부 검출, 부동산 가격 예측 등 => Supervised Learning 유전자 패턴 군집화, 비슷한 주제의 뉴스 기사 검색 등 => Unsupervised L..